Do Identical Twins Write Identically? Evidence from Authorship Attribution

2025

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1080/09296174.2025.2568210
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This study investigates the writing styles of identical twins to determine if their shared genetics result in identical writing. We used computational authorship analysis techniques on writing samples from three sets of identical twins, focusing on lexical, grammatical, and syntactic features. Our results show that machine learning can effectively distinguish between the writing styles of identical twins, primarily using function words, part of speech tags or dependency relations as features. We also found that twins’ writing styles are not necessarily more similar to each other than to unrelated individuals. While the sample is too small to make generalizable conclusions, these findings potentially highlight the complex interplay of genetics and environment in shaping writing style, with implications for authorship attribution, forensic linguistics, and our understanding of human individuality.